1. فائن ٹیوننگ کا تعارف

1.1. ماڈل فائن ٹیوننگ کی تعریف اور فوائد

فائن ٹیوننگ ایک ڈیپ لرننگ میں تصور ہے جو پری-ٹرینڈ ماڈل پر مبنی تربیت کے عمل کو ظاہر کرتا ہے تاکہ وہ مخصوص کاموں یا ڈیٹاسیٹس کے لئے مخصوص ہو سکے۔ پری-ٹرینڈ ماڈلز نے بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر تربیت حاصل کرلی ہے اور معقول خصوصیات کی ترتیب کرلی ہیں۔ فائن ٹیوننگ کے ذریعے، یہ ماڈل کی کارکردگی کو مخصوص کاموں کے لئے اصلاح کرکے اس بنیاد پر مزید بہتری حاصل کی جا سکتی ہے۔

فائن ٹیوننگ کے فوائد میں شامل ہیں:

  1. وقت اور وسائل کی بچت: پری-ٹرینڈ ماڈلز وقت اور حساب کے وسائل بچانے میں مدد فراہم کرتے ہیں، خاص طور پر بڑے ماڈلز اور پیچیدہ کاموں کے لئے۔
  2. ڈیٹا کی فعالیت: فائن ٹیوننگ عام طور پر معقول مقدار میں منسلک ڈیٹا کے بغیر بہتر نتائج حاصل کرنے کے لئے درکار ہوتا ہے، خاص طور پر کم ڈیٹا والے شعبوں میں۔
  3. ٹرانسفر لرننگ: پری-ٹرینڈ ماڈلز مختلف ڈیٹا سے سیکھتے ہیں، اور فائن ٹیوننگ اس علم کو مخصوص کاموں میں منتقل کرکے عمومیت کی صلاحیت میں اضافہ کرتا ہے۔
  4. کارکردگی میں بہتری: فائن ٹیوننگ ماڈل کو مخصوص کام کی ضروریات کے لئے بہتر بنانے میں مدد فراہم کرتا ہے، جس سے ماڈل کی معیاریت میں بہتری حاصل ہوتی ہے اور غلطی کی شرح کم ہوتی ہے۔

مثال کے طور پر، OpenAI کے API کا استعمال کرتے ہوئے یوزرز گی پی ٹی ماڈل کو فائن ٹیوننگ کے ذریعے کسی خاص کام کے نتائج حاصل کرنے کے لئے ترتیب دے سکتے ہیں، جبکہ لمبے prompts کے ساتھ لگاتار محرومی کے اخراجات کو کم کرتے ہوئے بہتر قیمتی نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔

1.2. عملی استعمال کے مواقع

فائن ٹیوننگ کو مختلف عملی مواقع میں بہترین ثابت ہوا ہے۔ مثلاً:

  • استايلز اور ٹونز کی ترتیب: فائن ٹیوننگ کے ذریعے، چیٹ باٹس کے جوابات کو خصوصی استايلز یا ٹونز پر موزون کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ رسمی، مذاقی یا کسی خاص صنعت کی زبان کے ساتھ ہم آہنگ ہونا۔
  • بھرپور ثابتی: حساس اطلاقات میں، جیسے طبی مشاورت یا قانونی مشورہ، فائن ٹیوننگ غلطفہ یا نامناسب جوابات کی شرح کم کرکے کل کی ثابتی میں اضافہ کرسکتا ہے۔
  • پیچیدہ پرامرس پرمنٹس: کچھ تعلقات میں صارفین کے مشکل ان پٹس کی تفصیلات کو پروسیس کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور فائن ٹیوننگ ماڈل کو مدد مل سکتی ہے کہ وہ یہ مشکل سناریوز بہتر سمجھے اور درست جوابات فراہم کرے۔
  • مخصوص کاموں کی کارکردگی میں بہتری: مختلف کاموں کے لئے جو صرف ایک پرامٹ کے ذریعے وضاحت دینا مشکل ہو، جیسے متن تیاری میں استائل ٹرانسفر یا مخصوص موضوع پر متن تیار کرنا، فائن ٹیوننگ ماڈل کی کارکردگی میں اہم بہتری حاصل کرسکتا ہے۔

ان مواقع سے ہم دیکھتے ہیں کہ فائن ٹیوننگ نے ماڈلز کو خصوصی استعمال کے سناریوز کے لئے بہتر بنانے کی اجازت دی ہے، اور یہ مزید درست اور شخصی خدمات فراہم کرتے ہیں۔

2. فائن ٹیوننگ کا استعمال کب کریں

2.1. کام کی ضروریات کا تجزیہ

فائن ٹیوننگ ایک منصوبے کی منفرد ضروریات میں مشکل پیش آرہا ہے، اس سٹریٹیجی کا استعمال کرتا ہے جب موجودہ عام ماڈلز مخصوص ضروریات پوری نہیں کر سکتے۔ فائن ٹیوننگ ضرورت ہوتی ہے جب کام مندرجہ ذیل خصوصیات ظاہر کرتا ہے:

  • استائل، ٹون، فارمیٹ یا دیگر کوالٹیٹی بحرانی پہلوؤں میں خصوصی مطالعات
  • مطلوبہ خروجات میں ثابتی میں اضافہ کی ضرورت
  • مختلف تفصیلی معاملات کے ساتھ دندانہ مندانہ خصوصیات کو سیکھنے کی ضرورت
  • شعبے یا کام جو صاف طور پر فارمولے میں بیان کرنا مشکل ہو

فائن ٹیوننگ کی ضرورت کی تعین کرنے کے لئے عام طور پر مندرجہ ذیل اقدامات شامل ہیں:

  1. "پرامٹ انجینئرنگ" کی محاولہ، داخلی پرامٹس کے ترتیب کو بہتر بنانے کے لئے وضاحت کرنے کی کوشش کرنا۔
  2. موجودہ ماڈلز کی کارکردگی کو تجزیہ کرنا تاکہ فائن ٹیوننگ کی ضرورت کا تعین کریں۔
  3. اگر فائن ٹیوننگ کا فیصلہ کیا جائے تو متعلقہ ڈیٹا سیٹس کو تیار کرنے کے لئے۔

2.2. فائن ٹیوننگ اور پرامٹ انجینئرنگ کے درمیان موازنہ

فائن ٹیوننگ اور پرامٹ انجینئرنگ دو مختلف استراتیجیے ہیں جو ماڈل کارکردگی میں بہتری حاصل کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہیں۔ پرامٹ انجینئرنگ ماڈل کو دوبارہ ترتیب دی ہوئی پرامٹس سے متوقع جوابات کی تشکیل دینے کا۔ بغیر ماڈل کو میں ترتیب دی۔ یہ عام طور پر کارکردگی میں بہتری کی تلاش کرنے کا پہلا قدم ہوتا ہے، کیونکہ اس کی رفتاری دورانیے میں فوری واپسی ہوتی ہے اور ٹریننگ ڈیٹا کی ضرورت نہیں ہوتی۔

مگر کچھ مواقع پرامٹ منظم کر کے بھی، ماڈل کو متوقع نتائج حاصل کرنے میں مشکلات کا سامنا کر سکتا ہے۔ اس طرح کی صورتحال میں، فائن ٹیوننگ ماڈل کارکردگی میں بہتری حاصل کرنے کے لئے ضروری چارواحی ہوتی ہے۔ ماڈل کو سیکھنے کے لئے زیادہ سے زیادہ مثالات فراہم کرنے سے فائن ٹیوننگ پرامٹ انجینئرنگ کے بمقابلہ مختلف کاموں پر بہتر نتائج حاصل کر سکتا ہے۔

3. تھوقین کی حمائیت کرنے والے ماڈلز

OpenAI مختلف ماڈلز فراہم کرتا ہے جو تھوقین کی حمائیت کا ساتھ دیتے ہیں، جن میں gpt-3.5-turbo-1106 (تجویز کیا گیا ہے)، gpt-3.5-turbo-0613، babbage-002، davinci-002، اور تجرباتی طور پر دستیاب gpt-4-0613 شامل ہیں۔ یہ ماڈلز تھوقین کے ذریعے مخصوص صارف کی ضروریات کے مطابقت بنانے کے لئے مزید تربیت دی جا سکتی ہیں۔

تھوقین نہ صرف نئے ڈیٹا سیٹس کے لئے قابل لاگو ہوتا ہے، بلکہ صارف پہلے ہی تھوقین کر چکے ماڈلز پر بھی تھوقین جاری رکھ سکتے ہیں۔ یہ بہت زیادہ معلومات حاصل کرتے ہیں اور پچھلے تربیت کے مراحل دہرانے کے بغیر ماڈل کو مزید بہتر بنانے کی ضرورت ہوتی ہے، کے لئے خصوصاً مفید ہوتا ہے۔

اکثر صارفوں کے لئے gpt-3.5-turbo ترجیحی انتخاب ہے، کیونکہ اس کے نتائج اور استعمال کی آسانی کے لحاظ سے مطمئن کرنے والا ہوتا ہے۔ مخصوص صارف کی ضروریات کے مد نظر رکھتے ہوئے اور استمراری بہتریوں کو دیکھتے ہوئے، OpenAI ماڈلز کی تھوقین کی حمائیت کا ساتھ تازہ کرنے اور وسعت دینے کا عمل جاری رکھ سکتا ہے۔

4. تربیتی ڈیٹا تیار کرنا

4.1. ڈیٹا سیٹ کی شکل

تھوقین کے لئے، آپ کو ایسا ایک ڈیٹا سیٹ تیار کرنا ہوتا ہے جو مقررہ شکل کی خصوصیات کو مطمئن کرتا ہے۔ عام طور پر، یہ ڈیٹا سیٹ مخصوص ان پٹس اور ان کے متناسب متوقع خروجات کو شامل کرتا ہے۔ OpenAI کی تھوقین API دو اہم ڈیٹا فارمیٹس کو سپورٹ کرتا ہے: ڈائیلاگ ماڈل اور سادہ سوال جواب جوڑے۔

ڈائیلاگ ماڈل ڈیٹا سیٹ فارمیٹ عام طور پر gpt-3.5-turbo ماڈل کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ ہر مثال میں بات چیت کی شکل میں منظم ہوتی ہے، جہاں ہر پیغام کے ایک کردار، مواد اور اختیاری نام ہوتا ہے۔ مثال کی ڈیٹا سچ بننے کا ڈیٹا سٹرکچر درج ذیل ہوتا ہے:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "آپ ایک مددگار سہایت ہیں۔"},
    {"role": "user", "content": "آج موسم کیسا ہے؟"},
    {"role": "assistant", "content": "آج موسم صاف ہے اور باہر جانے کے لئے مناسب ہے۔"}
  ]
}

ہر کیس کو JSON Lines (.jsonl) فارمیٹ کی فائل کے طور پر فارمیٹ کیا جانا چاہئے، جہاں ہر لائن ایک تربیتی نمونہ کو ظاہر کرتی ہے، مثلاً:

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv ایک حقیقی چیٹ بوٹ ہے جو طنز کرتا ہے۔"}, {"role": "user", "content": "فرانس کا دارالحکومت کیا ہے؟"}, {"role": "assistant", "content": "پیرس، جیسے ہر شخص اس بات کو پہلے ہی نہیں جانتا ہے۔"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv ایک حقیقی چیٹ بوٹ ہے جو طنز کرتا ہے۔"}, {"role": "user", "content": "رومئو اور جولیٹ کس نے لکھی ہے؟"}, {"role": "assistant", "content": "واہ، بس کسی نے ہمیشہ ولیم شیکسپیئر نام کا ایک آدمی۔ انہیں سنا ہے؟"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv ایک حقیقی چیٹ بوٹ ہے جو طنز کرتا ہے۔"}, {"role": "user", "content": "چاند سے زمین کتنی دور ہے؟"}, {"role": "assistant", "content": "تقریباً 384,400 کلومیٹر ہیں۔ چند کوائی کے حدود، جیسے کہ بہت زیادہ اہم ہوتا ہے۔"}]}

سادہ سوال جواب جوڑے ڈیٹا سیٹ فارمیٹ babbage-002 اور davinci-002 جیسے ماڈلز کے لئے مناسب ہے۔ فارمیٹ سادہ ہوتا ہے، جس میں prompt اور completion کا جوڑا ہوتا ہے۔ ایک مثال درج ذیل ہے:

{
  "prompt": "آج موسم کیسا ہے؟",
  "completion": "آج موسم صاف ہے اور باہر جانے کے لئے مناسب ہے۔"
}

اسی طرح، ہر تربیتی نمونہ ایک لائن پر ہوتا ہے، مثلاً:

{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}

تھوقین ڈیٹا تیار کرتے وقت، ہر ہدایت یا پرمپٹ کو دھیان سے پڑھ کر تصدیق کریں کہ تربیتی مثالات کے درمیان اتفاق ہے اور آپ کو توقع کردہ استعمال کی سناریوز کو جلد مواقع پذیر بنانے کے لئے پوری کوشش کریں۔

4.2. تربیتی اور ٹیسٹنگ ڈیٹا کا تقسیم کرنا

تھوقین ڈیٹا سیٹ تیار کرنے کے بعد، ڈیٹا سیٹ کو صحیح طریقے سے تربیت اور ٹیسٹنگ کے حصے میں تقسیم کرنا نہایت اہم ہوتا ہے۔ عام طور پر، ڈیٹا سیٹ کو دو حصوں میں تقسیم کیا جاتا ہے، جس میں زیادہ تر ماڈل کی تربیت کے لئے استعمال ہوتا ہے (عام طور پر 70٪ سے 90٪) اور باقی حصے کو ٹیسٹنگ کے لئے استعمال کیا جاتا ہے (10٪ سے 30٪)۔ یہ تقسیم ماڈل کی کارکردگی کو نامعلوم ڈیٹا پر جانچنے اور اس کی کارکردگی کو سختی سے تشخیص دینے میں مدد فراہم کرتی ہے۔

ڈیٹا سیٹ کو مینوآلی یا کوڈ لکھ کر تقسیم کرنا ممکن ہے، جو اگلے حصوں میں ماڈل کو ٹیسٹنگ سیٹ ڈیٹا کا استعمال کر کے ماڈل کی انتقال کو ظاہر کرنے پر وضاحت کی جائے گی۔

5.1. صحیح پیشہرفتہ ماڈل کا انتخاب

فائن ٹیوننگ پروسیس شروع کرنے سے پہلے صحیح پیشہرفتہ ماڈل کا انتخاب کام کام کی کامیابی کے لئے اہم ہے۔ یہاں چند سراہنے دی گئی ہیں جو مناسب پیشہرفتہ ماڈل کو منتخب کرنے کیلئے ہیں:

  1. ٹاسک کی قسم: آپ کے ٹاسک کی فطرت کے مطابق، مثلاً زبان کی سمجھ، تخلیق یا ڈومین-مخصوص سوال جواب، ان ٹاسک کے لیے بہترین ماڈل منتخب کریں۔ مثال کے طور پر، gpt-3.5-turbo ماڈل عموماً زیادہ سناریوز کے لیے مناسب ہے کیونکہ یہ کارکردگی اور استعمال کی آسانی کا توازن رکھتا ہے۔

  2. ڈیٹا حجم: اگر آپ کے پاس نسبتاً کم تعلیمی ڈیٹا ہے تو، آپ کو babbage-002 جیسا چھوٹا ماڈل منتخب کرنا پسند ہوسکتا ہے، کیونکہ اس کے لیے پیرامیٹر ٹیوننگ کے لئے کم ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔

  3. کارکردگی کی ضروریات: زیادہ پیچیدہ اور خفیہ ٹاسک پروسیسنگ کی ضرورت والے منظر کلیدار سکیناریوز کے لیے، زیادہ قوتور ماڈل davinci-002 کا انتخاب کریں۔

  4. لاگت کا خیال: مختلف ماڈلز کی مختلف کمپیوٹیشنل اور اسٹوریج کی خاصیات ہوتی ہیں۔ عموماً بڑے ماڈلز زیادہ لاگت آتی ہے۔ بجٹ اور کارکردگی کی ضروریات کے مطابق توازن بنائیں۔

  5. ** تجرباتی خصوصیات**: gpt-4-0613 ماڈل فی الحال تجرباتی مرحلے میں ہے۔ اگر آپ نئی تکنیک کو آزمانا چاہتے ہیں اور تجرباتی انٹرفیسز کے لئے برداشت رکھتے ہیں، تو رواں میں رہنمائی کےلئے اپلائی کر سکتے ہیں۔

5.2. فائن-ٹیوننگ پروسیس

فائن-ٹیوننگ پروسیس مختلف مراحل پر مشتمل ہوتا ہے جیسے کہ ڈیٹا کی تیاری، فائلوں کو اپ لوڈ کرنا، تربیت کی تاسیس کرنا اور پیش رفت کا نگرانی کرنا۔ یہاں تفصیلی تفصیلات دی گئی ہیں۔

5.2.1. ڈیٹا کی تیاری

منظورہ ٹاسک کے مطابق کافی تعلیمی اور ٹیسٹنگ ڈیٹا کی تیاری کریں اور یہ یقینی بنائیں کہ ڈیٹا فارمیٹ مطابقت رکھتی ہے، جیسے کہ JSON Lines (.jsonl) فارمیٹ۔ براہ کرم مواد کی تفصیلات کے لئے پہلے چپٹروں کا حوالہ دیں۔

5.2.2. ڈیٹا اپ لوڈ کرنا

اپنے تربیت کا ڈیٹا فائلز OpenAI کی فائلز API کے ذریعے اپلوڈ کریں، فائل کا مقصد fine-tune مختص کرتے ہوئے، نیچے دکھایا گیا ہے:

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fine-tune" \
     -F file="@mydata.jsonl"

اپ لوڈ کامیاب ہونے پر، آپ کو ایک فائل آئی ڈی موصول ہوگی جو اگلے ماڈل تربیت کے کام میں آئے گی۔

5.2.3. تربیت کی تاسیس کرنا

OpenAI کے ایس ڈی کے یا کمانڈ لائن ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے تربیت کے کاموں کو آغاز کریں، ضروری پیرامیٹرز اور ماڈل کا تفصیل سے زکر کریں۔ مثلاً:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

   client.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="file-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

training_file پیرامیٹر تربیت کرنے والے ڈیٹا فائل آئی ڈی کو ہی ظاہر کرتا ہے، اور model پیرامیٹر تربیت کے لئے استعمال ہونے والا ماڈل ظاہر کرتا ہے۔

5.2.4. تربیت کے کاموں کی نگرانی کرنا

نیچے دیا گیا ہے کہ پایتھن استعمال کرتے ہوئے تربیت کے نتائج کا سوال کرنا۔

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. فائن-ٹیوننگ پروسیس کے دوران پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ

6.1 ہائپرپیرامیٹرز کو سمجھنا اور ترتیب دینا

ہائپرپیرامیٹرز وہ پیرامیٹرز ہوتے ہیں جو ماڈل کو تربیت دینے سے پہلے ترتیب دی جاتی ہیں، اور عام طور پر انہیں ڈیٹا سے سیکھا نہیں جا سکتا۔ چند اہم ہائپرپیرامیٹرز مندرجہ ذیل ہیں:

  • ادوار کی تعداد (n_epochs): یہ فیصلہ کرتا ہے کہ آپ کا ماڈل ڈیٹا کے مجموعے کو کتنی بار پڑھے گا۔ زیادہ ادوار ماڈل کو زیادہ سیکھانے کا خطرہ ہوتا ہے، جب کہ کم ادوار ماڈل کو کافی نہیں سکھانے دیتے ہیں۔

  • سیکھنے کی شرح (learning_rate_multiplier): سیکھنے کی شرح فی ہر ادوار ماڈل کے ویٹس کو کتنا بدلتی ہے، زیادہ سیکھنے کی شرح سیکھنے کے عمل کو غیر مستحکم بنا سکتی ہے، جبکہ کم سیکھنے کی شرح سیکھنے کی پروسس کو دھیما کرسکتی ہے۔

  • بیچ سائز (batch_size): بیچ کا سائز ماڈل کی ہر ادوار کی ترتیب کے لیے کتنے تربیت کرنے والے مثالیں شامل ہوں گی۔ زیادہ بیچ کا سائز تربیت میں استحکام پیدا کرتا ہے لیکن میموری کی دباو بڑھا سکتا ہے۔

ہائپرپیرامیٹرز کو ترتیب دینے کے لئے عام طور پر ماخذ کے امتحانات کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ وہ بہترین پیرامیٹر کا مجموعہ معلوم ہو۔

ہائپرپیرامیٹرز کو ترتیب دینے کا فائن ٹیوننگ ٹاسک کا مثال:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

ہائپرپیرامیٹرز پیرامیٹر کا استعمال ہائپرپیرامیٹرز کو سیٹ کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔

6.2 ایٹریشن اور ماڈل بہتری کے میتھڈز

ابتدائی فائن ٹیوننگ کے بعد، ایٹریشن سے ماڈل کی پرفارمنس کو مزید بہتر بنانا ضروری ہو سکتا ہے۔ یہاں کچھ ایٹریشن استراتیجیز ہیں:

  • ڈیٹا بڑھانا: اگر ماڈل کسی خاص قسم کے ان پٹس پر بد سے کرتا ہے تو کوشش کریں کہ ان پٹس کے مزید مثال شامل کریں۔

  • ڈیٹا کی معیار کی نظر ثانی کریں: چیک کریں کہ تربیت کی گئی ڈیٹا میں غلط یا مبہم معلومات تو نہیں ہیں۔ یہ معیار کی مسائل ماڈل کی برا پرفارمنس کا باعث بن سکتی ہیں۔

  • ڈیٹا بیلنس: یہ یقینی بنائیں کہ تربیت کی گئی ڈیٹا کو اقسام اور اسٹائلز میں تنوع اور بیلنس ہو۔

  • ہائپرپیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں: جیسا کہ پہلے بتایا گیا ہے، ایپوکس کی تعداد، سیکھنے کی شرح، اور بیچ سائز کو ماڈل کی پرفارمنس پر اثر ڈال سکتے ہیں۔

ان میتھڈز کے ذریعے آپ اپنے فائن ٹیون شدہ ماڈل کی پرفارمنس کو تدریجی طریقے سے بہتر بنا سکتے ہیں۔

7. فائن ٹیون شدہ ماڈلز کی تشخیص اور استعمال

7.1 فائن ٹیون شدہ ماڈلز کی تشخیص

ماڈل کی فائن ٹیوننگ مکمل ہونے کے بعد، فائن ٹیون شدہ ماڈل کی پرفارمنس کو تشخیص دینا اہم ہے۔ یہاں کچھ معمولی تشخیص کے میتھڈز ہیں:

  1. مثالوں کا موازنہ: تیار کردہ ٹیسٹ مثالوں کا استعمال کرکے بیس ماڈل اور فائن ٹیون شدہ ماڈل کو الگ الگ پکار کر ان کے نتائج موازنہ کریں تاکہ فائن ٹیون شدہ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگایا جا سکے۔

  2. اعدادی میٹرکس: فائن ٹیوننگ کے دوران خسارہ اور درستگی وغیرہ جیسے اعدادی میٹرکس کو ٹریک کریں۔ خسارہ کم ہونا چاہئے، جبکہ درستگی بڑھنی چاہئے۔

  3. A/B ٹیسٹنگ: تجربات ڈیزائن کریں، ٹریفک کو تقسیم کریں، اور بیس ماڈل اور فائن ٹیون شدہ ماڈل دونوں کو ایک ساتھ چلائیں تاکہ حقیقی ماحول میں پرفارمنس کے فرق کو دیکھا جا سکے۔

  4. صارف کی رائے: ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے صارف کی رائے جمع کریں، خاص طور پر طبیعی زبان کی پراسرار کارروائیوں میں، جہاں صارف کی خوشنودی ماڈل کی پرفارمنس کا اہم پیمانہ ہوتا ہے۔

7.2 فائن ٹیون شدہ ماڈلز کا استعمال کرنے کا طریقہ

فائن ٹیون شدہ ماڈل کا استعمال کرنا بہت آسان ہے۔ آپ کو صرف اپنے فائن ٹیون شدہ ماڈل کا نام API کال کے پیرامیٹر کے طور پر پاس کرنا ہوتا ہے۔ یہاں ایک فائن ٹیون شدہ ماڈل کا استعمال کرنے کے لئے مثالی کوڈ ہے:

پائتھن کا مثال

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='اپ کی API کی')
response = client.chat.completions.create(
  model="ماڈل کا نام",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "آپ ایک مددگار ایسسٹنٹ ہیں۔"},
    {"role": "user", "content": "ہیلو!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

یہاں، "ماڈل کا نام" کو اپنے فائن ٹیون شدہ ماڈل کے خاص نام سے replace کریں، مثلاً "ft:model name:شعبہ کا نام:آپ کے فائن ٹیوننگ کا نام:id"۔

باب 7: بہترین مستقبل کیلئے بہتر عمل

فائن ٹیوننگ کے عمل کے دوران، ہم ماڈل کی کارکردگی کو بہتر کرنے کے لئے کچھ بہترین عمل کا مطابقت کر سکتے ہیں:

  1. ڈیٹا کی معیار: غلط یا منفرد ڈیٹا سے پیدا ہونے والی ماڈل کی بہترین کارکردگی سے بچنے کے لئے اعلی معیار اور مختلف ٹریننگ ڈیٹا کی اطمینانی۔

  2. ڈیٹا تقسیم: تربیتی ڈیٹا کو ایسے تمام ممکنہ داخلی مواقف کا احاطہ کرنا چاہئے تاکہ ماڈل واقعی دنیا کی صورتحال میں بہتری کرے۔

  3. اضافی ترتیبات: ٹریننگ ڈیٹا کو دھیرے دھیرے بڑھاتے ہوئے ماڈل کی کارکردگی میں تبدیلیوں کو مشاہدہ کریں، ہنگامی طور پر زیادہ ڈیٹا نہیں ڈالیں۔

  4. ہائپرپیرامیٹر کی ترتیبات: ماڈل کی کارکردگی کے مبنی ہوکر ہائپرپیرامیٹر مثلاً سیکھنے کی شرح، بیچ سائز، اور ترتیبات کی ترتیبات کو ترتیب دیں۔

  5. مسلسل بہتری: ماڈل کو فائن ٹیون کرنا ایک بار کا کام نہیں ہوتا ہے۔ ڈیٹا سیٹ اور ماڈل کو بروقت بروقت اپ ڈیٹ کرنے سے ماڈل کی کارکردگی میں مسلسل بہتری آ سکتی ہے۔

عام مسائل اور حل:

  • سوال: اگر فائن ٹیون ہوا ماڈل متوقع نتائج حاصل نہ کرے تو کیا کرنا چاہئے؟

    • ج: رعایت سے چیک کریں اور ٹریننگ ڈیٹا کی معیار اور مختلفتازہ کو بہتر بنانے کے لئے ٹریننگ استراتیجی کو مطابقت کریں۔

  • سوال: خاص مواقع میں ماڈل کی بہترین کارکردگی کا عمل کیسے کرنا چاہئے؟

    • ج: اس مواقع کے لئے ٹریننگ مثالوں کو بڑھا کر ماڈل کی کھوجی کی قوت کو بڑھا سکتے ہیں۔

  • سوال: فائن ٹیوننگ عمل کے دوران رقم کا کنٹرول کیسے کریں؟

    • ج: پیشگوئی کریں کہ کتنے ٹوکنوں کی تعداد ہوگی اور مختلف ماڈل کی لاگتوں کا اندازہ لگائیں۔

ان مشاورتوں اور اوزار کو انضمام کرکے، آپ اپنے ماڈل کی فائن ٹیوننگ کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بہتر کرنے کے قابل ہوں گے اور یہ یقینی بنائیں کہ فائن ٹیوننگ کا عمل آپ کے توقعات اور ضروریات سے مشابہ ہے۔